LLM-R2: TỐI ƯU SQL QUERY BẰNG LLM

Việc tối ưu các SQL query để truy xuất dữ liệu nhanh hơn luôn là vấn đề được quan tâm. Thông thường, việc tối ưu này dựa trên các quy tắc rewrite được định nghĩa sẵn, nhưng gặp hạn chế ở việc lựa chọn các quy tắc và ước tính chi phí không chính xác.

Một nghiên cứu mới đây đã đưa ra LLM-R2, một hệ thống mới sử dụng LLM nhằm giải quyết những thách thức này. LLM-R2 tận dụng LLM để đề xuất các quy tắc rewrite tiềm năng cho database. Để cải thiện độ chính xác của các đề xuất, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một mô hình học tương phản (contrastive learning model). Mô hình này huấn luyện theo một chương trình cụ thể để có thể học được phong cách viết của query và chọn những ví dụ hiệu quả cho LLM

Kết quả thử nghiệm cho thấy LLM-R2 cải thiện đáng kể hiệu suất thực thi truy vấn so với các phương pháp hiện có. Ngoài ra, hệ thống có vẻ hiệu quả các tập dữ liệu đa dạng.

Thông tin chi tiết bạn có thể tìm đọc tại:

Pdf report: https://arxiv.org/pdf/2404.12872.pdf

Arvix: https://arxiv.org/abs/2404.12872